基於分解的MOEA的理解

一、基於分解的MOEA有三種分解方法 1、權重聚合方法 首先，λ被稱之爲權重向量，觀察和式，這完全就是m維向量的點乘公式嘛。具體的說，在目標空間中，把算法求出的一個目標點和原點相連構造成一個向量，此時，該方法的做法是將該向量與對應權重向量點乘，由向量點乘的幾何意義可知，所得的數爲該向量在權重向量方向上的投影長度，因爲權重向量不變，最大/小化該長度值其實就是在優化該向量。可知若要增大該向量在權重向量

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